Vooruitgang op het gebied van AI verandert de manier waarop financiële professionals klantinteracties beheren binnen accounts receivable, een domein dat ideaal is voor AI-gestuurde innovatie vanwege het repetitieve karakter en de kritieke vraag naar nauwkeurigheid en efficiëntie. Twee belangrijke soorten AI in debiteurenbeheer (generatieve en agentische) zijn de drijvende kracht achter deze transformatie. Het is echter belangrijk om hun verschillende mogelijkheden te begrijpen: simpelweg taken automatiseren staat niet altijd gelijk aan het in dienst nemen van echt intelligente, autonome agenten.
Generatieve AI en Agent-AI begrijpen in accounts receivable
Generatieve AI
Generatieve AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die in staat is om originele inhoud te creëren (gepersonaliseerde e-mails, geschreven communicatie, afbeeldingen of code). Binnen accounts receivable,
genereert AI voornamelijk zeer gepersonaliseerde, natuurlijk klinkende
klantinteracties. Generatieve modellen zoals ChatGPT en Claude kunnen bijvoorbeeld op maat gemaakte betalingsherinneringen of geïndividualiseerde e-mails opstellen op basis van klantgegevens en historische interacties, waardoor de klantbetrokkenheid en het reactievermogen aanzienlijk worden verbeterd.
Agentic AI
Agentic AI gaat verder door autonoom taken uit te voeren die normaal gesproken door menselijke werknemers worden uitgevoerd. Deze intelligente agents analyseren zelfstandig gegevens, nemen beslissingen en voeren specifieke acties uit, zoals het automatisch versturen van facturen, het registreren van geschillen of het beantwoorden van routinematige vragen van klanten. In wezen werkt agentic AI als een autonoom virtueel accounts receivable-teamlid dat 24 uur per dag beschikbaar is om specifieke, aangewezen en gedefinieerde verantwoordelijkheden uit te voeren.
Agentic AI tilt AI-mogelijkheden naar een hoger niveau door taken die doorgaans door menselijke werknemers worden uitgevoerd, autonoom uit te voeren.
Autonome mogelijkheden mogen geen verlies van controle betekenen. Ondersteunde processen gaan vooraf aan niet-ondersteunde processen. Doorgaans klikken accounts receivable-professionals op een knop 'goedkeuren' voordat e-mails naar klanten worden verzonden, en worden beveiligingen pas verwijderd nadat de machine is getraind en vertrouwd is bevonden voor het afhandelen van verschillende scenario's.
Goedkeuringsknoppen helpen mensen bij het trainen van autonome agents en het behouden van controle over AI.
Onderscheid maken tussen basisautomatisering en autonome agenten
Het is echter cruciaal om onderscheid te maken tussen echte autonome agents en eenvoudige automatiseringstools of workflows. Het automatiseren van eenvoudige taken zoals betalingsverwerking betekent niet automatisch dat je intelligente, zelfsturende AI-agenten gebruikt. Echte agentische AI houdt diepere besluitvorming in, adaptieve reacties en voortdurend leren van interacties om de prestaties in de loop van de tijd.
Generatieve en agentische AI zijn weliswaar verschillend, maar vullen elkaar nauw aan. Generatieve AI verrijkt agentische AI door meer menselijke, genuanceerde interacties met klanten mogelijk te maken.
Meer informatie over de evolutie van generatieve en agentische AI
Praktische AI-toepassingen in accounts receivable
Verbeterde klantcommunicatie
- Gepersonaliseerde berichten: Generatieve AI stelt op grote schaal unieke berichten op, rekening houdend met de betalingsgeschiedenis en eerdere communicatie van elke klant. Deze personalisatie bevordert sterkere relaties en moedigt snelle actie aan. Een klant met een consistente betalingsgeschiedenis kan bijvoorbeeld een vriendelijke herinnering ontvangen, terwijl een klant met een geschiedenis van betalingsachterstanden een bericht kan ontvangen met een aanbod voor ondersteuning en flexibele betalingsopties.
- Geavanceerde chatbots: AI-aangedreven chatbots die zijn uitgerust met Natural Language Processing (NLP) kunnen complexe vragen van klanten afhandelen, zoals verzoeken om kopieën van facturen of uitleg over late betalingskosten. Hierdoor kunnen accounts receivable professionals hun tijd en expertise besteden aan het oplossen van complexere klantproblemen en het bieden van gepersonaliseerde ondersteuning.
Efficiënt dispuutmanagement
Geautomatiseerde resolutie
Agentic AI zal een revolutie teweegbrengen in accounts receivable (AR) disputen door belangrijke taken te automatiseren, zoals het identificeren van de reden voor het geschil, het verzamelen van ondersteunende informatie en communiceren met de klant. Het zou dit doen door NLP en machine learning om disputen te registreren en indelen in categorieën, de nodige documenten te verzamelen en gegevens te analyseren om discrepanties vast te stellen. Voor routinematige geschillen, zou agentische AI autonoom de nodige stappen kunnen nemen om de kwestie op te lossen. Bij complexe geschillen kan AI doorverwijzen naar menselijke tussenpersonen, waarbij een uitgebreid overzicht en relevante documentatie, en een mens op de hoogte houden wanneer nodig.
Agentic AI zal een revolutie teweegbrengen in accounts receivable (AR)-disputen door belangrijke taken te automatiseren
Duidelijke communicatie
Generatieve AI kan worden gebruikt om duidelijke en beknopte updates samen te stellen voor klanten in elke fase van het geschillenbeslechtingsproces, zodat ze op de hoogte blijven en op de hoogte worden gehouden en dat het bedrijf een professioneel imago behoudt. Als een klant bijvoorbeeld een factuur betwist vanwege een fout in het factuurbedrag, kan generatieve AIworden gebruikt om een antwoordmail op te stellen waarin de ontvangst van het geschil wordt bevestigd, wordt uitgelegd dat het wordt onderzocht, en waarin een tijdlijn voor de oplossing wordt gegeven. De AI kan ook worden gebruikt om follow-up e-mails te genereren naar de klant met updates over de status van het geschil en de verwachte oplossingsdatum.
Proactief klantenbeheer
Voorspellende analyses voor proactieve interventie
Geavanceerde machine learning (AI) algoritmen kunnen historische klantgegevens, betalingspatronen en externe factoren analyseren om potentiële betalingsachterstanden of disputen te voorspellen. Deze vroege identificatie stelt accounts receivable-teams in staat om proactief contact op te nemen met klanten, afbetalingsplannen op maat of kortingen aan te bieden, en onderliggende problemen aan te pakken voordat ze escaleren tot incassoproblemen. Door risico's te beperken en betalingsachterstanden te voorkomen, kunnen bedrijven hun cashflow doorstroming verbeteren en oninbare vorderingen verminderen.
Door vroegtijdige identificatie kunnen accounts receivable-teams proactief contact opnemen met klanten, afbetalingsplannen op maat of kortingen aanbieden en eventuele onderliggende problemen aanpakken voordat deze escaleren.
Gepersonaliseerde klantinteracties voor meer tevredenheid
Dankzij AI-gestuurde analyses kunnen accounts receivable-afdelingen klanten segmenteren op basis van hun betalingsgeschiedenis, voorkeuren en gedrag. Deze segmentatie maakt gepersonaliseerde communicatie en ondersteuning mogelijk, zoals geautomatiseerde herinneringen die zijn afgestemd op de individuele behoeften van klanten, gerichte aanbiedingen voor vroegtijdige betalingskortingen en aangepaste procedures voor geschillenbeslechting. Door een meer gepersonaliseerde en responsieve ervaring te bieden, kunnen bedrijven sterkere klantrelaties opbouwen, de loyaliteit vergroten en wrijving in het betalingsproces minimaliseren.
Intuïtieve selfservice-opties voor gemak en efficiëntie
AI-agenten en zelfbedieningsportalenkunnen klanten 24/7 toegang bieden tot rekeninginformatie, betalingsopties en tools voor het oplossen van geschillen. Deze intuïtieve platforms kunnen veelgestelde vragen beantwoorden, klanten door het betaalproces leiden en onmiddellijke ondersteuning bieden - waardoor er minder behoefte is aan handmatige tussenkomst door accounts receivable personeel. Door routinetaken te automatiseren en klanten in staat te stellen hun debiteurenbeheer onafhankelijk te doen, kunnen bedrijven hun AR-activiteiten stroomlijnen, efficiënter maken en de algehele klantervaring verbeteren.
10 best practices voor het implementeren van AI in AR
Financiële teams die generatieve en agentische AI overwegen, dienen de volgende richtlijnen te volgen voor een succesvolle integratie:
- Duidelijke doelstellingen definiëren: Omschrijf duidelijk de specifieke accounts receivable uitdagingen die je met AI wilt aanpakken, zoals het verkorten van de tijd voor geschillenbeslechting of het verbeteren van de klanttevredenheid.
- Prioriteit geven aan gegevenskwaliteit: Zorg voor de beschikbaarheid van geconsolideerde gegevens van hoge kwaliteit uit ERP, CRM en e-mailplatforms om effectieve Artificiële Intelligentie (AI)-gestuurde besluitvorming mogelijk te maken.
- Klein beginnen, dan opschalen: Begin met proefprojecten om de AI-mogelijkheden binnen gecontroleerde scenario's te evalueren voordat u ze op grotere schaal inzet.
- Zorg voor een soepele integratie: Kies AI-oplossingen die naadloos integreren met bestaande financiële systemen via API's of ingebouwde koppelingen.
- Handhaaf menselijk toezicht: Definieer duidelijk escalatieprocedures voor taken die door AI worden afgehandeld, zodat complexe problemen snel naar menselijke specialisten worden doorverwezen.
- Investeer in training: Leid jouw team op over de rol
van AI bij het uitbreiden van hun taken in plaats van het vervangen van menselijke rollen. - Geef prioriteit aan transparantie: Kies voor AI-oplossingen die in staat zijn om beslissingen duidelijk uit te leggen en zo het vertrouwen van zowel werknemers als klanten te bevorderen.
- Beveiliging en naleving: Bevestig dat jouw AI-oplossingen strikt voldoen aan de relevante regelgeving voor gegevensprivacy (bijv. GDPR, CCPA) en robuuste cyberbeveiligingsnormen.
- Voortdurende optimalisatie: Controleer en meet regelmatig de AI-prestaties en gebruik de verkregen inzichten om processen te verfijnen en resultaten te verbeteren.
- Feedback van klanten integreren: Verzamel en gebruik regelmatig feedback van klanten om de AI-interacties en algehele tevredenheid voortdurend te verbeteren.
Tip voor kopers: Kies AI-oplossingen die naadloos kunnen worden geïntegreerd met bestaande financiële systemen via API's of ingebouwde koppelingen.
De onderste regel
Generatieve en agentische AI betekenen een transformatieve vooruitgang voor accounts receivable-afdelingen, waardoor klantinteracties aanzienlijk worden verbeterd, routinetaken worden geautomatiseerd en problemen proactief worden aangepakt. Organisaties die gebruik maken van deze AI financiële tools en technologieën kunnen aanzienlijke voordelen ervaren, zoals het terugdringen van days sales outstanding (DSO) en het versnellen van betalingscycli. Verder, AI-gestuurde oplossingen hebben een nauwkeurigheid van maar liefst 81% aangetoond bij het voorspellen van factuurbetalingen, waardoor organisaties maandelijks aanzienlijke bedragen kunnen besparen. Een succesvolle implementatie vereist doordachte planning, kwaliteitsgegevens, naadloze integratie en voortdurend menselijk toezicht, kan een effectieve toepassing van generatieve en agent AI AR (accounts receivable) transformeren van een routinematige operationele taak in een strategisch financieel voordeel.
Over de auteur
Glenn Hopper is auteur, spreker en docent op het snijvlak van AI en bedrijfsfinanciering. Onlangs publiceerde hij het boek AI Mastery for Finance Professionals. Hij is hoofd AI-onderzoek en -ontwikkeling bij Eventus Advisory Group. Hij heeft een Master of Liberal Arts van Harvard University en een MBA van Regis University.
